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龙图腾网获悉北京大恒图像视觉有限公司;潍坊天恒检测科技有限公司申请的专利基于AI深度学习技术的玻璃容器质量检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116563260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310569793.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于AI深度学习技术的玻璃容器质量检测方法是由郝福龙;郭蔚然;王铮;王亚鹏;申磊;赵慧阳设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI深度学习技术的玻璃容器质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别和深度学习技术领域，提供了一种基于AI深度学习技术的玻璃容器质量检测方法，包括步骤1，将具有缺陷标签的玻璃容器图像数据作为训练集输入深度学习模型进行训练；步骤2，对训练集进行预处理和归一化；步骤3，对训练集进行特征提取；步骤4，通过特征和训练集生成损失函数，使深度学习模型收敛；步骤5，将待检测玻璃容器图像数据输入训练后的深度学习模型；步骤6，通过深度学习模型对待检测玻璃容器图像数据进行缺陷预测，生成回归框和缺陷类型；步骤7，对回归框对应缺陷进行二次特征提取，进一步判断缺陷类型。本发明通过对玻璃容器复杂背景区域的训练，可以解决传统算法无法检测的缺陷。

本发明授权基于AI深度学习技术的玻璃容器质量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI深度学习技术的玻璃容器质量检测方法，其特征在于，所述基于AI深度学习技术的玻璃容器质量检测方法包括以下步骤： 步骤1，将具有缺陷标签的玻璃容器图像数据作为训练集输入深度学习模型进行训练； 步骤2，对训练集进行预处理和归一化； 步骤3，对训练集进行特征提取； 步骤4，通过特征和训练集生成损失函数，使深度学习模型收敛； 步骤5，将待检测玻璃容器图像数据输入训练后的深度学习模型； 步骤6，通过深度学习模型对待检测玻璃容器图像数据进行缺陷预测，生成回归框和缺陷类型； 步骤7，对回归框对应缺陷进行二次特征提取，进一步判断缺陷类型； 在步骤7中，所述检测方法还包括以下步骤： 步骤71，通过置信度对多个缺陷对应的回归框分别进行筛选，生成真实缺陷； 步骤72，对深度学习模型预测的多个缺陷对应的回归框分别进行分割； 步骤73，基于回归框进行缺陷动态聚类； 步骤74，通过缺陷滤波器对瓶底花纹区进行二次特征提取，确定缺陷类型和准确位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京大恒图像视觉有限公司;潍坊天恒检测科技有限公司，其通讯地址为：100193 北京市海淀区东北旺西路8号中关村软件园9号楼国际软件大厦2区3层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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